Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 211–220 dari 3784 artikel
Sistem Peramalan Jumlah Mahasiswa Menggunakan Metode Time Series ARIMA dan Regresi Linear
Hasibuan, Muhammad Alby Savana
; Indra, Zulfahmi
; Lubis, Fauzan Azima
; Farezi, Nazwar
; Hasibuan, Muhammad Alby Savana
; Indra, Zulfahmi
; Lubis, Fauzan Azima
; Farezi, Nazwar
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 4
, No 3
(2025)
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem yang bisa memprediksi jumlah mahasiswa menggunakan pendekatan machine learning dengan Python dan antarmuka Streamlit sebagai alat interaktif. Masalah utama yang dibahas adalah kebutuhan lembaga pendidikan tinggi dalam meramalkan jumlah mahasiswa di masa depan agar bisa membantu dalam merencanakan kapasitas dan mengalokasikan sumber daya secara tepat. Solusi yang ditawarkan adalah dengan menggabungkan dua metode prediksi, yaitu Regresi Linear dan ARIM...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
1 Sitasi
Development of An Adaptive Hybrid Weather Prediction Model Based On Pattern Classification and Deep Learning For Disaster Mitigation in Indonesia
Drilanang, Mhd Ilyasyah
; Indra, Zulfahmi
; Walidin, Adamsyach Prana
; Zai, Tri Sapta Warman
; Drilanang, Mhd Ilyasyah
; Indra, Zulfahmi
; Walidin, Adamsyach Prana
; Zai, Tri Sapta Warman
JUISI : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol 4
, No 3
(2025)
This study aims to develop and evaluate an adaptive hybrid weather prediction model that combines pattern classification techniques with a deep learning approach to improve forecasting accuracy, especially for extreme weather events. Using a quantitative-based Research and Development (R&D) approach, this study utilizes ten years of daily rainfall time series data from the Juanda Meteorological Station. The method developed comprises three main phases: weather pattern classification using K-...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Anggota untuk Mengambil Keputusan Pembiayaan Murabahah : Studi Kasus: BMT Mentari Umat Wangon
Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Manajemen (EBISMEN)
Vol 4
, No 4
(2025)
This study aims to analyze the factors influencing members’ decisions to take murabahah financing at BMT Mentari Umat Wangon. The research employed a quantitative approach with descriptive and verification methods. The population consisted of active members using murabahah financing, selected through purposive sampling. Independent variables included service quality, knowledge of Islamic products, trust, location, promotion, profit margin, and financing procedures, while the dependent variable w...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Pengaruh Kualitas Pelayanan, E Wom, dan Pengalaman Konsumen Terhadap Keputusan Pembelian: Studi Pada Konsumen Facebook Marketplace Kediri
Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Manajemen (EBISMEN)
Vol 4
, No 4
(2025)
This study aims to determine the effect of service quality (X1), electronic word of mouth (e-WOM) (X2), and consumer experience (X3) on purchasing decisions (Y) among consumers of Facebook Marketplace in Kediri. This research is a quantitative study processed using statistical methods. The data collection techniques used were primary and secondary data. The sampling technique employed was incidental sampling, with a total sample of 96 respondents. The research data were obtained through question...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Pengembangan UMKM Seruit Sebagai Kuliner Halal di Kota Bandar Lampung Melalui Analisis Swot
Wawasan : Jurnal Ilmu Manajemenx, Ekonomi dan Kewirausahan
Vol 3
, No 3
(2025)
This study aims to find and analyze the strategy for the development of Seruit MSMEs as halal culinary in Bandar Lampung City through a SWOT analysis approach. The research method used is qualitative with data collection techniques in the form of observation and in-depth interviews. The validity of the data was tested through triangulation techniques. The results of the study show that Seruit Tampah Mengah Geh MSMEs have great potential to be developed as halal culinary, shown by the main streng...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Pengaruh Modal Intelektual, Inflasi, dan Dana Pihak Ketiga terhadap Manajemen Laba.: (Studi Empiris pada Bursa Efek Indonesia (BEI))
DHARMA EKONOMI
Vol 32
, No 2
(2025)
Every year, companies are required to prepare financial reports that include information on their financial condition, performance, and cash flow. This report demonstrates management's accountability for the resources they manage. One of the most important elements in this report is profit. This profit figure is closely monitored by report users, as it is considered a key measure of management's achievements and performance. However, in their financial management, manufacturing companies often f...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
PENGARUH KINERJA KEUANGAN DAN INFLASI TERHADAP LIKUIDITAS PERBANKAN DIGITAL DI INDONESIA PADA TAHUN 2020 - 2023
Dinamika Akuntansi Keuangan dan Perbankan
Vol 14
, No 2
(2025)
Penelitian ini menganalisis faktor penentu likuiditas pada bank digital di Indonesia dengan menguji pengaruh kinerja keuangan (Return on Assets/ROA, Non-Performing Loans/NPL, Capital Adequacy Ratio/CAR) dan inflasi. Data diambil dari laporan keuangan lima bank digital terkemuka (Bank Jago, AlloBank, Blu BCA, Neo Commerce, dan Seabank) periode 2020–2023, dianalisis menggunakan regresi linear berganda. Hasil menunjukkan ROA berpengaruh negatif signifikan terhadap likuiditas, bertentangan...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
PERAN EPS DALAM MEMODERASI PENGARUH RASIO KEUANGAN (ROA DAN CAR) TERHADAP HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2020–2023
Dinamika Akuntansi Keuangan dan Perbankan
Vol 14
, No 2
(2025)
Studi ini berfokus pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) antara tahun 2020 hingga 2023 dan mengkaji bagaimana harga saham dipengaruhi oleh Earnings Per Share (EPS) sebagai pemoderasi dan rasio keuangan sebagai variabel independennya. Ada dua rasio keuangan yang diteliti yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Return on Assets (ROA). Penelitian ini menggunakan pendekatan Ordinary Least Squares (OLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa ROA berpengaruh terhadap...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
PENGARUH MANDATORY DISCLOSURE DAN GOOD CORPORATE GOVERNANCE TERHADAP AUDIT QUALITY PADA PERUSAHAAN LQ-45
Ilham, Ratih Milati
; Yarisma, Fithri Widyanita
; Setiawati, Ira
; Handayani, Selfi Putri
; Lestari, Fani Anggi
; Ardianingrum, Apsarini Fitria
Dinamika Akuntansi Keuangan dan Perbankan
Vol 14
, No 2
(2025)
Penelitian ini mengkaji dampak dari mandatory disclosure serta praktik Good Corporate Governance (GCG) terhadap kualtias audit pada perusahaan yang tergabung dalam indeks LQ-45 Bursa Efek Indonesia selama periode 2022-2024. Analisis menggunakan metode regresi logistik biner dengan sampel sebanyak 78 perusahaan yang secara konsisten tercatat dan menyajikan laporan keuangan lengkap. Hasil menunjukkan bahwa GCG memberikan pengaruh positif yang signifikan terhadap kaultias audit, yang tercermin dari...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Evaluating Open-Source Machine Learning Project Quality Using SMOTE-Enhanced and Explainable ML/DL Models
Journal of Computing Theories and Applications
Vol 3
, No 2
(2025)
The rapid growth of open-source software (OSS) in machine learning (ML) has intensified the need for reliable, automated methods to assess project quality, particularly as OSS increasingly underpins critical applications in science, industry, and public infrastructure. This study evaluates the effectiveness of a diverse set of machine learning and deep learning (ML/DL) algorithms for classifying GitHub OSS ML projects as engineered or non-engineered using a SMOTE-enhanced and explainable modelin...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI